Cursos de IA

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Edición de Secuencias Controlable para la Generación Contrafactual

Descubre técnicas controlables de edición de secuencias para la generación contrafactual en inteligencia artificial biomédica, presentadas por Michelle Li del Zitnik Lab de la Escuela de Medicina de Harvard.

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Análisis de Caso-Control Potente y Preciso de Datos Moleculares Espacialmente Resueltos

Descubra técnicas poderosas para el análisis caso-control de datos moleculares espacialmente resueltos, centrándose en métodos precisos desarrollados en el Laboratorio Raychaudhuri.

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Simulación sin dolor de múltiples modelos generativos de proteínas preentrenadas a través del principio de superposición

Descubre cómo simular múltiples modelos generativos de proteínas preentrenados de manera eficiente mediante el principio de superposición en esta presentación perspicaz de Joey Bose del Laboratorio Michael Bronstein de Oxford.

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TissueMosaic permite el análisis diferencial entre muestras de conjuntos de datos de transcriptómica espacial mediante el aprendizaje de representación auto-supervisado.

Descubra cómo TissueMosaic permite el análisis diferencial entre muestras de conjuntos de datos de transcriptómica espacial mediante el aprendizaje de representaciones auto-supervisado en esta presentación de investigación.

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Embeddings Multimodales Parcialmente Compartidos Aprenden una Representación Holística del Estado Celular - Día 1

Descubra percepciones sobre técnicas de incrustación multimodal parcialmente compartida para la representación holística del estado celular en esta charla de Xinyi Zhang del Laboratorio Uhler del MIT.

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Análisis sin segmentación de la transcriptómica espacial con resolución submicrónica

Descubra un enfoque sin segmentación para analizar la transcriptómica espacial de resolución submicrónica en esta breve charla de Yichen Si del Centro Eric y Wendy Schmidt.

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¿Qué hace que un modelo sea un gemelo digital? Una perspectiva basada en la ciencia atmosférica

Explore la distinción entre los modelos tradicionales y los gemelos digitales en la ciencia atmosférica, examinando características definitorias y aplicaciones que trascienden dominios específicos para convertirse en principios generalizables.

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Tutorial de Looker Studio (2025) - Crea Paneles y Reportes Paso a Paso

Domina las últimas características de Looker Studio para crear paneles interactivos e informes con fuentes de datos como GA4, visualizaciones personalizadas, filtros y diseños responsivos para contar historias de datos de manera impactante.

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Revolucionando la Adopción de IA con Eficiencia No-Code para el Desarrollo de IA y ML

Descubra cómo las plataformas sin código revolucionan el desarrollo de IA y ML, permitiendo a los profesionales diseñar y desplegar modelos de aprendizaje automático sin necesidad de un amplio conocimiento en codificación.

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Analista de Datos

Domina habilidades esenciales de análisis de datos utilizando Power BI para recopilar, limpiar, modelar y visualizar datos. Crea paneles convincentes y transforma datos en bruto en ideas accionables para las partes interesadas.

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Qué es un curso de IA y por qué es tan interesante?

El tema de un curso de inteligencia artificial y el pensamiento de la máquina interesó a los científicos incluso antes de la invención de las computadoras, y después del advenimiento de las computadoras alcanzó un nuevo nivel. En la década de 1950 y 60, los problemas relacionados con la creación y uso de la inteligencia artificial comenzaron a discutirse ampliamente en la sociedad.

La respuesta a esta pregunta también es difícil de encontrar porque no hay criterios claros para la inteligencia de una máquina. Si esta es la capacidad de hacer conclusiones lógicas, entonces la computadora ha superado a los humanos desde hace mucho tiempo. Cuando se trata de flexibilidad y originalidad de pensamiento, los humanos todavía son superiores incluso a los dispositivos inteligentes más modernos.

La IA se utiliza activamente en una variedad de campos, la lista de los cuales se expande cada año, y no solo los técnicos, sino también los humanistas —especialistas en gestión de proyectos, publicidad y relaciones públicas, psicólogos, economistas y lingüistas— pueden encontrar su lugar en esta área.

Qué pueden hacer los programas de cursos de inteligencia artificial?

Las tecnologías modernas de inteligencia artificial hacen posible crear dispositivos y programas que:

encuentran las soluciones máximas posibles a una situación; la inteligencia de la máquina puede analizar rápidamente todas las opciones y calcular cuál será la más barata, segura y efectiva. Las respuestas de la máquina dependerán de la tarea que una persona le haya dado. Por ejemplo, los cursos de IA en línea pueden mostrar cómo calcular qué modelo o producto es más rentable producir en función de los datos sobre el costo de los consumibles y los volúmenes de ventas.

pueden responder cualquier pregunta integrada en su sistema; al mismo tiempo, la máquina no solo puede encontrar una respuesta ya hecha en la base de datos, sino también buscarla utilizando preguntas líderes intermedias que reducen gradualmente el área de búsqueda.

recoger y procesar grandes cantidades de información, analizarla, combinar piezas de información no relacionadas; así es como, por ejemplo, funciona el sistema de búsqueda de imágenes en Google.

La inteligencia artificial es una tecnología no solo del presente, sino también del futuro, y los especialistas en este campo no tendrán problemas para encontrar empleo en las próximas décadas. Ya se están atrayendo enormes inversiones a esta área, lo que significa que no habrá problemas con la remuneración para los trabajadores involucrados en el desarrollo, producción e implementación de las mejores tecnologías de cursos de IA de la educación de AI.

Contribución a la ciencia y cultura

La inteligencia artificial y la creación de programas y dispositivos inteligentes es un área en la que constantemente se están realizando nuevos descubrimientos. Al trabajar en inteligencia artificial, los científicos e ingenieros están en la vanguardia de la ciencia mundial, moviendo a la humanidad hacia adelante. Además, el desarrollo de la inteligencia artificial y su introducción en nuestras vidas plantea muchas preguntas éticas y filosóficas, cuya resolución requiere no una mente de máquina, sino una mente humana capaz de pensar creativamente.

Creación

En el campo de la creación de IA, no solo los desarrolladores de software están muy demandados, sino también las personas con pensamiento creativo que son capaces de idear y promover nuevas ideas. Para trabajar en este campo, es importante poder pensar fuera de la caja. Un área prometedora separada que una persona creativa puede asumir es enseñar a una máquina a crear obras de arte. Ya hoy, las computadoras dibujan imágenes, escriben música y poesía. En un futuro cercano, tal vez se encarguen de la creación de libros, películas y dibujos animados.

Adquisición de nuevas habilidades

Para trabajar en el campo de la inteligencia artificial, se necesita un buen conocimiento de las matemáticas y la programación básica. Para el estudio de IA, las dos ramas más importantes de las matemáticas son el álgebra lineal y la teoría de la probabilidad. El lenguaje de programación más popular en esta área es Python, seguido de R y Lua. El conocimiento del idioma inglés también será útil: ¡los datos científicos más modernos, artículos, informes sobre logros y experimentos suelen publicarse en inglés!